import os
import pandas as pd
from sklearn.externals import joblib

work_dir = os.getcwd() + '/MODELS/'
file_name = 'model01.m'  # line_index=5

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********** WARNING: plz don't modify codes upon this line!!!! **********
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def fun(data, model_file_name=file_name):
    clf = joblib.load(work_dir + model_file_name)
    columns = [
       '前海常贷客的命中银行机构数', '前海常贷客的命中消费金融机构数', '近90天内借款总笔数', '常贷客机构查询总数',
       '前海常贷客的命中P2P或者小贷机构数', '前海常贷客的近三个月机构查询量', '前海常贷客的近六个月机构查询量',
       '近2年申请贷款次数（信联多头借贷 ）', '近2年申请贷款放款次数（信联多头借贷 ）', '近2年申请贷款逾期平台数（信联多头借贷）',
       '近2年信贷平台注册个数（信联多头借贷 ）', '近2年申请贷款驳回次数（信联多头借贷 ）', '近3个月发生交易的MCC种类数（集奥）',
       '近12个月发生交易的MCC种类数（集奥）', '过去第2个月取现交易金额（集奥）', '过去第3个月取现交易金额（集奥）',
       '过去第4个月取现交易金额（集奥）', '近12个月取现交易金额（集奥）', '过去第2个月取现交易笔数（集奥）',
       '过去第3个月取现交易笔数（集奥）', '过去第4个月取现交易笔数（集奥）', '近12个月取现交易笔数（集奥）', '芝麻分_原本',
       '好信度分_原始', '是否硕博', '是否211_985', '所有交易的总金额', '所有交易的总笔数', '无卡交易总笔数',
       '磁条卡交易总金额', '非磁条卡交易总金额', 'S0交易总金额', '非S0交易总金额', '刷卡交易结果是余额不足的总笔数',
       '近三个月成功交易总金额', '近三个月成功交易总笔数', '近三个月失败交易总金额', '近三个月失败交易总笔数',
       '最近6个月交易金额中位数', '最近6个月交易金额方差', 'T_1月交易金额', 'T_2月交易金额', 'T_3月交易金额',
       'T_4月交易金额', 'T_5月交易金额', 'T_6月交易金额', 'T_1月交易笔数', 'T_2月交易笔数', 'T_3月交易笔数',
       '有交易天数', '近3个月有交易天数', '最后一笔交易与当前的天数差', 'T_1月交易笔均金额', 'T_2月交易笔均金额',
       'T_3月交易笔均金额']
    data = pd.DataFrame([data], columns=columns)
    return {'predict': clf.predict_proba(data)[0][1]}

